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原標題：ICML 2024 | 揭示非線形Transformer在上下文學習中學習和泛化的機制
關(guān)鍵字：任務(wù),本文,上下文,理論,模型
文章來源：機器之心
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內(nèi)容摘要：

AIxiv專欄是機器之心發(fā)布學術(shù)、技術(shù)內(nèi)容的欄目。過去數(shù)年，機器之心AIxiv專欄接收報道了2000多篇內(nèi)容，覆蓋全球各大高校與企業(yè)的頂級實驗室，有效促進了學術(shù)交流與傳播。如果您有優(yōu)秀的工作想要分享，歡迎投稿或者聯(lián)系報道。投稿郵箱：liyazhou@jiqizhixin.com；zhaoyunfeng@jiqizhixin.com本文作者李宏康，美國倫斯勒理工大學電氣、計算機與系統(tǒng)工程系在讀博士生，本科畢業(yè)于中國科學技術(shù)大學。研究方向包括深度學習理論，大語言模型理論，統(tǒng)計機器學習等等。目前已在 ICLR/ICML/Neurips 等 AI 頂會發(fā)表多篇論文。
上下文學習 (in-context learning, 簡寫為 ICL) 已經(jīng)在很多 LLM 有關(guān)的應(yīng)用中展現(xiàn)了強大的能力，但是對其理論的分析仍然比較有限。人們依然試圖理解為什么基于 Transformer 架構(gòu)的 LLM 可以展現(xiàn)出 ICL 的能力。
近期，一個來自美國倫斯勒理工大學和 IBM 研究院的團隊從優(yōu)化和泛化理論的角度分析了帶有非線性注意力模塊 (attention) 和多層感知機 (MLP) 的 Transforme

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文章來源：機器之心
作者微信：almosthuman2014
作者簡介：專業(yè)的人工智能媒體和產(chǎn)業(yè)服務(wù)平臺